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传统l-多样性模型实现方法或者效率较低,或者信息损失较大,针对这种不足,提出一种改进的基于聚类的l-多样性模型实现算法.该算法首先计算准标识符集合中各属性的方差,其次根据方差确定不码属性在数据相似性计算中的权重,再次根据数据之间的相似性进行约束聚类,最后对同一簇数据进行数据概化,实现l-多样性模型.仿真实验结果表明本文算法可以以较小的数据信息损失和较快的运行效率实现l-多样性模型.